1. Projeto

2. Colete informações

3. Organize as informações

4. Analise os dados

homogêneo

Mutações

variável

tipo de dados

geral

amostra

parâmetro

Estatisticas

Uma medida quantitativa que descreve a probabilidade de ocorrência de um evento aleatório.

É costume chamar um evento com P ≤ 0,05 de evento de pequena probabilidade, o que significa que é muito improvável que ocorra em uma amostragem aleatória.

Etapas de criação da tabela de frequência

Usos de tabelas e histogramas de distribuição de frequência

média

grau de variação

Classificação

Avaliar

proporção de composição

comparação relativa (proporção)

taxa de mortalidade

taxa de letalidade

Incidência

Prevalência

1. Não confunda proporção de composição com taxa

2. Ao usar números relativos, o denominador não deve ser muito pequeno.

3. Calcule a taxa total corretamente

4. Preste atenção na comparabilidade dos dados

5. Existe erro de amostragem na taxa de amostragem ou proporção de composição

Condições aplicáveis: 1. O indicador é um indicador quantitativo e obedece à distribuição normal 2. Amostra pequena

Usado para testar se a média populacional μ representada pela média amostral X é diferente da média populacional conhecida μ₀

Condições aplicáveis: 1. O indicador é um valor de variável quantitativa 2. Cada par de valores de diferença d obedece à distribuição normal 3. Amostra pequena

A essência é o teste t de uma amostra comparando a média da amostra de diferença d com a média da população conhecida μᵈ=0

Condições aplicáveis: 1. O indicador é um valor de variável quantitativa 2. Existem dois grupos de amostras, e os dois grupos de amostras são independentes 3. As duas populações das quais provêm as duas amostras obedecem respectivamente à distribuição normal 4. A população de as duas populações normalmente distribuídas As variâncias são iguais (variâncias homogêneas) 5. Amostra pequena

Os dois tamanhos de amostra n₁ e n₂ podem ser iguais ou diferentes e devem ser tão iguais quanto possível.

Se F≥Fα/2, então P≤α, rejeitar H₀ e aceitar H₁, pode-se reconhecer que as variâncias das duas populações não são iguais, caso contrário, as variâncias das duas populações são consideradas homogêneas;

Os passos básicos

Dificuldade: Cálculo de divisões e combinações

teste q (método SNK)

2×2 (2 grupos de objetos de observação, contrapondo 2 tipos de resultados)

O valor χ² reflete o grau de concordância entre a frequência real e a frequência teórica.

Condições aplicáveis: 1. Quando n≥40 e todos T≥5, use a fórmula básica do teste χ² ou a fórmula especial do teste χ² para dados de quatro tabelas; 2. Quando n≥40 e 1≤T<5, use a fórmula de correção do teste χ² de dados de quatro tabelas; 3. Quando n<40 ou T<1, use o método de probabilidade exata de Fisher (método de probabilidade exata) com quatro tabelas de dados.

Adequado para dados cujo tamanho de amostra não é muito grande

1.b c≥40, fórmula básica 2.b c＜40, fórmula de correção

Etapas básicas: 1. Estabelecer uma hipótese de teste e determinar o nível de teste 2. Compilar a soma das classificações (soma das classificações) e combinar a estatística da soma das classificações 3. Determinar o valor P e fazer inferências

A diferença entre uma estatística amostral e um parâmetro populacional causado pela amostragem

⑴Existem diferenças individuais, ou seja, cada X– é diferente um do outro ⑵O erro da amostragem aleatória, ou seja, X– é diferente de μ

O desvio padrão reflete a variação entre as médias amostrais

σₓ₋=σ/√n, sₓ₋=s/√n

Quanto menor o erro padrão, mais precisa é a estimativa.

refere-se à estimativa de parâmetros populacionais a partir de estatísticas amostrais

Método de estimativa

Condições aplicáveis: 1. Amostra grande, n≥50 2. σ é conhecido

Função: Reflete as regras de distribuição de erro amostral ou regras de distribuição amostral da média amostral de uma amostra grande

z=X–-μ/σ√n

Condições aplicáveis: 1. Amostra pequena, n<50 2. σ desconhecido (em variáveis ​​quantitativas)

Quanto maior o grau de liberdade ν, mais próxima a curva de distribuição t está da curva de distribuição normal padrão.

(X–-1,96σₓ₋, X–1,96σₓ₋)

(1) Estabelecer hipóteses e determinar níveis de teste

(2) Selecione métodos de teste e calcule estatísticas de teste

(3) Faça inferências estatísticas com base no valor P

Perceber!

Também conhecido como nível de significância, representado por α, é o valor de probabilidade da região de rejeição predeterminada. Na prática, geralmente é utilizado α=0,05 ou α=0,01.

μ é um parâmetro de posição que descreve o nível médio da distribuição normal

σ é um parâmetro de forma que descreve o grau de variação da distribuição normal.

①A área sob a curva é a probabilidade

②A área total sob a curva é 1 ou 100%

③Todas as curvas normais têm a mesma área dentro do intervalo de qualquer múltiplo do mesmo desvio padrão em torno de μ

µ=0,σ=1

Transformação Padronizada de Variáveis ​​Aleatórias

1. Como índice de referência para determinar clinicamente normalidade e anormalidade

2. Pode ser usado para avaliar o nível de desenvolvimento das crianças

1. Determine uma população de referência homogênea

2. Selecione um número suficiente de amostras de referência

3. Controle de erros de detecção

4. Selecione pontos de corte simples e bilaterais

5. Escolha uma faixa percentual apropriada

6. Selecione o método para calcular o intervalo de valores de referência

(Média > Variância)